车脸定位及识别方法研究

针对车牌无法识别的车辆，研究了一种车脸定位及识别方法。该方法分为两个阶段：首先，使用Adaboost算法进行车脸定位，并利用经验矩形方法进行定位改进；其次，在定位出来的车脸区域提取SIFT（scale-invariant feature transform）和SURF（speeded up robust feature）局部不变性特征，利用这两种不变性特征的叠加及位置约束改进匹配算法，与标准车型数据库中的车脸特征进行匹配，根据匹配结果进行车脸识别，从而得到车辆类型。实验结果表明，该方法的正确识别率达到83.6%。交通卡口抓拍到的车辆照片基本是正前照，无法获取车身侧面信息分析其车型。针对车牌无法识别的车辆，通过车脸定位、特征提取，并与标准车型库中车脸进行对比，进而识别车脸，该识别车脸的方法为识别车型提供了一种新途径。